Google 最近发了 Gemini Embedding 2，他们第一个原生多模态向量模型。文本、图像、视频、音频、文档，全部映射到同一个 3072 维向量空间。这是 Omni Embedding（全模态向量模型）的大趋势：一个架构吃下所有模态，从 jina-embeddings-v4 到 Omni-Embed-Nemotron 再到 Omni-5，大家都在往这个方向收敛。
近年来，多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）正在迅速改变人工智能的能力边界。从图像理解到视频分析，从语音对话到复杂推理，大模型正在逐步具备类似人类的综合感知能力。但一个关键问题仍然没有得到充分回答：这些模型真的能够理解人类情绪吗？
我们推出GLM-5-Turbo——一个面向OpenClaw龙虾场景深度优化的基座模型。 体验过OpenClaw的用户都有一个共同感受：模型能聊好天，但未必能干好活。问题的根源不在框架，而在底层模型本身
Karpathy让AI通宵干活，自己去蒸桑拿了。
你随手拍下一张照片，AI也许只会夸“真好看”，却说不出一句真正有用的建议。
自2025年10月Claude正式确立Agent Skills规范以来 ，Agent能力的边界正在被暴涨的脚本仓库迅速拓宽。截至2026年2月末，公开可用的Skills数量已突破28万大关 。回顾过去半年，Skills开发的火力几乎全集中在了“供给侧”，而且绝大多数由分散的第三方开发者维护。
vibe coding这个词，是一年前Karpathy造的，现在他自己不用了。110次实验，AI Agent自主跑完，全程没碰键盘，顺带还搭了套家庭监控分析系统。Box CEO Levie看完说了一句话：专家不会消失，但专家能做到的事，边界变了。
据 The Informaton 报道，字节跳动已经暂缓了视频生成模型 Seedance 2.0 的全球发布计划。背后的导火索，是一连串来自好莱坞头部片厂和流媒体平台的版权争议。
这段时间除了有各种 OpenClaw（龙虾）的倡导事件，业内还有一些警告提醒，截至 2026 年 3 月 14 日，OpenClaw 在国内遭遇密集的安全预警和使用限制。本文梳理了从国家级监管机构、金融行业到高等院校各层级已公开的限制措施。
根据Xsignal AI Holo（AI全息）数据库数据显示，2026年初的AI细分行业数据，如果说“活跃用户量”代表了用户的使用意愿，那么“使用时长”则揭示了真实的市场依存度。基于这两项指标的交叉分析，市场已出现严重的结构性分化：
